智能控制技术第二章作业
机器人技术试题及答案
第1章绪论1、国际标准化组织（ISO）对机器人的定义是什么？国际标准化组织（ISO）给出的机器人定义较为全面和准确，其涵义为：机器人的动作机构具有类似于人或其他生物体某些器官（肢体、感官等）的功能；机器人具有通用性，工作种类多样，动作程序灵活易变；机器人具有不同程度的智能性，如记忆、感知、推理、决策、学习等；机器人具有独立性，完整的机器人系统在工作中可以不依赖于人类的干预。
2、工业机器人是如何定义的？工业机器人是指在工业中应用的一种能进行自动控制的、可重复编程的、多功能的、多自由度的、多用途的操作机，能搬运材料、工件或操持工具，用以完成各种作业。
且这种操作机可以固定在一个地方，也可以在往复运动的小车上。
3、按几何结构，机器人可分为那几种？直角坐标型圆柱坐标型球坐标型关节坐标型4、机器人的参考坐标系有哪些？全局参考坐标系关节参考坐标系工具参考坐标系5、什么是机器人的自由度和工作空间？机器人的自由度（Degree of Freedom, DOF）是指其末端执行器相对于参考坐标系能够独立运动的数目，但并不包括末端执行器的开合自由度。
自由度是机器人的一个重要技术指标，它是由机器人的结构决定的，并直接影响到机器人是否能完成与目标作业相适应的动作。
机器人的工作空间（Working Space）是指机器人末端上参考点所能达到的所有空间区域。
由于末端执行器的形状尺寸是多种多样的，为真实反映机器人的特征参数，工作空间是指不安装末端执行器时的工作区域。
第2章1、机器人系统由哪三部分组成？答：操作机、驱动器、控制系统2、什么是机器人的操作机？分为哪几部分？答：机器人的操作机就是通过活动关节（转动关节或移动关节）连接在一起的空间开链机构，主要由手部、腕部、臂部和机座构成。
3、简述机器人手部的作用，其分为哪几类？答：作用：机器人的手部又称为末端执行器，它是机器人直接用于抓取和握紧（或吸附）工件或操持专用工具（如喷枪、扳手、砂轮、焊枪等）进行操作的部件，它具有模仿人手动作的功能，并安装于机器人手臂的最前端。
(完整版)智能控制题目及解答
智能控制题目及解答第一章绪论作业作业内容1．什么是智能、智能系统、智能控制？2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么?3．比较智能控制与传统控制的特点.4．把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学）、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集,其根据和内涵是什么？5．智能控制有哪些应用领域?试举出一个应用实例，并说明其工作原理和控制性能.1 答：智能：能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动的能力，即像人类那样工作和思维。
智能系统：是指具有一定智能行为的系统，对于一定的输入,它能产生合适的问题求解相应。
智能控制：智能控制是控制理论、计算机科学、心理学、生物学和运筹学等多方面综合而成的交叉学科，它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理和自适应的能力。
是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能和遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。
2 答：（1）人作为控制器的控制系统：人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。
（2）人—机结合作为作为控制器的控制系统：机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务。
（3）无人参与的自组控制系统:为多层的智能控制系统，需要完成问题求解和规划、环境建模、传感器信息分析和低层的反馈控制任务.3 答：在应用领域方面，传统控制着重解决不太复杂的过程控制和大系统的控制问题;而智能控制主要解决高度非线性、不确定性和复杂系统控制问题。
在理论方法上，传统控制理论通常采用定量方法进行处理，而智能控制系统大多采用符号加工的方法；传统控制通常捕获精确知识来满足控制指标,而智能控制通常是学习积累非精确知识;传统控制通常是用数学模型来描述系统，而智能控制系统则是通过经验、规则用符号来描述系统。
在性能指标方面，传统控制有着严格的性能指标要求，智能控制没有统一的性能指标，而主要关注其目的和行为是否达到。
智能控制作业
1、已知某一炉温控制系统，要求温度保持在600度恒定。
针对该控制系统有以下控制经验：（1）若炉温低于600度，则升压；低的越多升压越高。
（2）若炉温高于600度，则降压；高的越多降压越低。
（3）若炉温等于600度，则保持电压不变。
设模糊控制器为一维控制器，输入语言变量为误差，输出为控制电压。
输入、输出变量的量化等级为7级，取5个模糊集。
试设计隶属度函数误差变化划分表、控制电压变化划分表和模糊控制规则表。
解：1）确定变量定义理想温度为600℃，实际温度为T，则温度误差为E=600-T。
将温度误差E作为输入变量2）输入量和输出量的模糊化将偏差E分为5个模糊集：NB、NS、ZO、PS、PB，分别为负小、负大、零、正小、正大。
将偏差E的变化分为7个等级：-3 -2 -1 0 1 2 3，从而得到温度模糊表如表1所示。
表1 温度变化E划分表控制电压u也分为5个模糊集：NB、NS、ZO、PS、PB，分别为负小、负大、零、正小、正大。
将电压u的变化分为7个等级：-3 -2 -1 0 1 2 3，从而得到电压变化模糊表如表2所示。
表2 电压变化u划分表表3 模糊控制规则表E PB PS ZO NS NB u PB PS ZO NS NB2、利用MATLAB,为下列两个系统设计模糊控制器使其稳态误差为零，超调量不大于1%，输出上升时间≤0.3s 。
假定被控对象的传递函数分别为：255.01)1()(+=-s e s G s)456.864.1)(5.0(228.4)(22+++=s s s s G解：在matlab 窗口命令中键入fuzzy ，得到如下键面：设e 的论域范围为[-1 1]，de 的论域范围为[-0.1 0.1]，u 的论域范围为[0 2]。
将e 分为8个模糊集，分别为NB ,NM, NS, NZ, PZ, PS, PM, PB; de 分为7个模糊集，分别为NB ,NM ,NS, Z ,PS ,PM ,PB;u分为7个模糊集，分别为NB ,NM ,NS, Z ,PS ,PM ,PB; MATLAB中的设置界面如下：模糊规则的确定：模糊控制器的输出量在simulink中调用模糊控制器，观察输出结果运行结果为ScopeScope1 Scope23、利用去模糊化策略，分别求出模糊集A 的值。
智能控制课后习题
作业11 简述智能控制的概念。
定义一: 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。
定义二:K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。
定义三: 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。
2 智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？智能控制由人工智能、自动控制、运筹学组成。
人工智能是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。
自动控制描述系统动力学特性，是一种动态反馈。
运筹学是一种定量优化的方法。
如线性优化，网络规划，调度管理，优化决策和多目标优化的方法等等。
3 比较智能控制和传统控制的特点？1）传统控制方法在处理复杂性、不确定性方面能力低而且有时丧失了这种能力，智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力高2）传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式，可谓“模型论”智能控制是智能决策论，相对于“模型论”可称为“控制论”3）传统的控制为了控制必须建模，而利用不精确的模型又采用摸个固定控制算法，使整个的控制系统置于模型框架下，缺乏灵活性，缺乏应变性，因此很难胜任对复杂系统的控制智能控制的可信是控制决策，次用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。
4）传统控制适用于解决线性、时不变等相对简单的的控制问题智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制室智能控制的一个组成部分，是智能控制的低级阶段。
4 智能控制有哪些应用领域？试举出一个应用实例。
应用领域：模糊系统、神经网络、专家控制、工业想、系统、电力系统、机器人等其他领域的控制。
应用实例：模糊控制的交流伺服系统作业21.在完成上次作业的基础上,进一步细化,给出使用智能控制的必要性 ,以及智能控制结果的验证比较方法;传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，只适用于解决线性、时不变线等相对简单的控制问题。
智能机器人信息技术教案
智能信息技术教案第一章：智能的概述1.1 教学目标让学生了解智能的定义和发展历程。
让学生了解智能的应用领域和未来发展趋势。
1.2 教学内容智能的定义和发展历程：介绍智能的概念，回顾智能的发展历程。
智能的应用领域：介绍智能在工业、医疗、家庭等领域的应用。
智能的未来发展趋势：探讨智能的未来发展趋势和挑战。
1.3 教学活动引入智能的概念，引导学生思考智能的定义。
展示智能的发展历程，让学生了解智能的历史。
展示智能在不同领域的应用案例，让学生了解智能的应用。
引导学生思考智能的未来发展趋势和挑战。
1.4 教学评估学生参与课堂讨论的表现。
学生完成课后作业的情况。
第二章：智能的感知与识别2.1 教学目标让学生了解智能的感知与识别技术。
让学生了解智能如何获取和处理信息。
2.2 教学内容智能的感知技术：介绍智能如何通过传感器获取信息。
智能的识别技术：介绍智能如何通过算法识别和理解信息。
智能的信息处理：介绍智能如何处理和分析获取的信息。
2.3 教学活动介绍智能的感知技术，让学生了解智能如何获取信息。
介绍智能的识别技术，让学生了解智能如何理解信息。
介绍智能的信息处理过程，让学生了解智能如何分析和处理信息。
2.4 教学评估学生参与课堂讨论的表现。
学生完成课后作业的情况。
第三章：智能的智能控制3.1 教学目标让学生了解智能的智能控制技术。
让学生了解智能如何自主行动和决策。
3.2 教学内容智能的自主行动：介绍智能如何根据感知信息自主行动。
智能的决策制定：介绍智能如何根据目标和约束做出决策。
智能的学习与适应：介绍智能如何通过学习和适应改进自身行为。
3.3 教学活动介绍智能的自主行动技术，让学生了解智能如何独立行动。
介绍智能的决策制定方法，让学生了解智能如何做出合理的决策。
介绍智能的学习与适应机制，让学生了解智能如何不断改进自身行为。
3.4 教学评估学生参与课堂讨论的表现。
学生完成课后作业的情况。
第四章：智能的应用案例分析4.1 教学目标让学生了解智能在不同领域的应用案例。
《智能控制技术概论》教学案例
《智能控制技术概论》教学案例一、教学目标1.让学生了解智能控制的基本概念和原理。
2.掌握常见的智能控制算法和实际应用。
3.培养学生的创新思维和实践能力。
二、教学内容1.智能控制的基本概念和原理。
2.模糊控制、神经网络控制、深度学习等常见的智能控制算法。
3.智能控制在各个领域的应用案例。
三、教学方法1.理论讲解：通过课堂讲解、PPT演示等方式，让学生了解智能控制的基本概念和原理，常见的智能控制算法等。
2.案例分析：通过分析实际案例，让学生了解智能控制在各个领域的应用，加深对智能控制的理解。
3.实践操作：通过实验、编程等方式，让学生亲自实践智能控制算法的实现，培养其创新思维和实践能力。
四、教学流程1.导入新课：通过实例或问题导入，激发学生对智能控制的兴趣。
2.理论讲解：讲解智能控制的基本概念和原理，常见的智能控制算法等。
3.案例分析：分析智能控制在各个领域的应用案例，如机器人控制、智能家居等。
4.实践操作：进行实验或编程，让学生实践智能控制算法的实现。
5.课堂讨论：让学生分组讨论，分享对智能控制的理解和应用经验。
6.小结与布置作业：总结本节课的重点和难点，布置作业，让学生进一步巩固所学知识。
五、评价与反馈1.课堂表现：观察学生在课堂上的表现，包括听讲、参与讨论、实验操作等情况。
2.作业评价：根据学生的作业情况，评价学生对智能控制的理解和应用能力。
3.期末考试：通过期末考试，检查学生对智能控制理论和实践的掌握情况。
4.学生反馈：听取学生对教学的反馈和建议，不断改进教学方法和内容。
自动化概论作业——智能控制
自动化概论作业—智能控制智能控制基本概念智能控制的定义一: 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程.而智能机器则定义为,在结构化或非结构化的,熟悉的或陌生的环境中,自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器.定义二: K.J.奥斯托罗姆则认为,把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟,并用于控制系统的分析与设计中,以期在一定程度上实现控制系统的智能化,这就是智能控制.他还认为自调节控制,自适应控制就是智能控制的低级体现.定义三: 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制,也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域.定义四: 智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律,研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。
智能控制的特点同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合过程，也往往是那些含有复杂性,不完全性,模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程,并以知识进行推理，以启发引导求解过程；智能控制的核心在高层控制，即组织级；智能控制器具有非线性特性；智能控制具有变结构特点；智能控制器具有总体自寻优特性；智能控制系统应能满足多样性目标的高性能要求；智能控制是一门边缘交叉学科；智能控制是一个新兴的研究领域。
智能控制的主要技术方法智能控制是以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础,扩展了相关的理论和技术,其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论和自适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。
专家系统专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述. 用专家系统所构成的专家控制,无论是专家控制系统还是专家控制器,其相对工程费用较高,而且还涉及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题. 尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用,但是专家控制的实际应用相对还是比较少。
计算机系统中的智能控制与调度技术
计算机系统中的智能控制与调度技术一、智能控制技术1.1 定义与特点•智能控制技术是一种利用计算机技术模拟人类智能，对系统进行自动控制的方法。
•具有自适应、自学习、推理、判断和优化等功能。
1.2 基本原理•基于数学模型和人工智能算法，对系统进行建模、预测、决策和控制。
•采用神经网络、遗传算法、模糊控制等方法，实现对复杂系统的有效控制。
1.3 应用领域•工业生产过程控制：如自动化生产线、机器人等。
•生物医学工程：如人工神经网络在医疗诊断、药物设计等方面的应用。
•交通运输：如智能交通系统、无人驾驶等。
二、调度技术2.1 定义与作用•调度技术是根据系统需求和资源状况，对任务进行合理分配和调度，以提高系统效率和性能的方法。
•调度技术在计算机系统、生产调度、交通运输等领域具有重要作用。
2.2 基本原理•基于任务特性、资源状况和系统目标，进行任务建模、优化和调度。
•采用启发式算法、遗传算法、粒子群优化等方法，实现任务的高效调度。
2.3 分类及特点•实时调度：如实时操作系统中的任务调度，要求对任务进行快速响应和准确执行。
•批处理调度：如操作系统中的作业调度，要求合理分配计算资源，提高作业吞吐量。
•多处理器调度：如分布式系统、云计算环境中的任务调度，要求充分利用多个处理器的计算能力。
2.4 应用领域•计算机操作系统：如Linux、Windows等操作系统的任务调度。
•云计算与大数据：如MapReduce、Spark等计算框架的任务调度。
•分布式系统：如分布式数据库、分布式存储等系统的数据调度。
三、智能控制与调度技术的结合3.1 融合原理•利用智能控制技术的自适应、自学习等特点，优化调度算法和策略。
•通过智能控制技术，实现调度系统的实时监控、预测分析和自动调整。
3.2 应用案例•智能电网调度：利用神经网络、遗传算法等方法，实现电力系统的优化调度。
•智能交通调度：通过实时数据分析，实现交通流量的智能调控，提高道路通行效率。
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求：
（1）误差为零和误差为正小的隶属度函数
（2）误差为零或误差为正小的隶属度函数
解
定义2-4并：并 的隶属函数 对所有 被逐点定义为取大运算，即 ，式中，符号“∨”为取极大值运算。
定义2-5交：交 的隶属函数 对所有 被逐点4已知模糊矩阵P、Q、R、S为
求：
（1）
(2)
(3)
解
定义2-14模糊关系合成：如果R和S分别为笛卡尔空间 和 上的模糊关系，则R和S的合成是定义在笛卡尔空间 上的模糊关系，并记作 ，其隶属度函数的计算方法
上确界（Sup）算子
（1）
（2）
2-6设有论域 ， ，并定义
试确定模糊条件语言“如果x轻，则y重，否则y不非常重”所决定的模糊关系矩阵R，并计算出当x为非常轻，重条件下所对应的模糊集合y。
（不做）
解：B′=非常重=
B″=不非常重=B =
关系矩阵R=(A×B)U
A×B=